月结心得

-、检查当月的发票、付款产生科目的情况: 
1、AP---Invoices-----Entry----Invoices 查询发票界面选择当月日期, 
再Invoice Status中,Accounted选为:Partial 查询未正确产生 
科目的发票或者付款。 
2、可运行“Unaccounted Transactions Report”请求,也可查询 
未正确产生科目的发票或者付款。 

解决:运行“Payables Accounting Process”产生科目。 

二、查询被HOLD的发票情况 
1、运行“Invoice on Hold Report”来查询被挂起的发票。 

解决:手工释放,再处理。 

三、查询未正确过帐的发票或者付款。 
1、AP-----Accounting----View Accounting Lines 界面中选择当月 
日期,在“Transferred to GL”选“NO”就能查询未过帐 
明细行。 

解决:一般错误,可以在AP-----Accounting----Update 
Accounting Entries 查询到,再具体解决。 

四、可以具体在数据库里查询AP头信息及行信息的过帐情况 
1、未正确过入GL的头信息: 
select * from ap_ae_headers_all apa 
where apa.gl_transfer_flag='N' 
and apa.period_name='01-2007' 

2、未正确过入GL的行信息: 
select * from ap_ae_lines_all apl 
where apl.gl_sl_link_id is null 
and apl.program_id=-1 
and apl.request_id=-1 
and apl.creation_date>=to_date('2007-01-01','yyyy-mm-dd') 

如果,查询结果没有数据,那就可以成功关闭当月AP帐了! 

五、如果当月的有没法及时解决的,可以转移到下个月。 
运行请求“Unposted Invoice and Payment Sweep Program” 
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核对 AP & GL 
1. Run 应付帐款科目分析报表 “ Payables Account Analysis “ 
2. 应付帐款电子表格 Accounts Payable Trial Balance Report 
3. 预付款状态报表 Prepayment status report 
4. GL中 电子表格 - 明细 Trial balance-Detail Mapping 

检查已收料未立帐的交易 (查看未立AP的验收单资料) 

1.(AP) PO Reports->Run 未开立商业发票之收货报表“ Uninvioce Receipts Report “ 
Ps.1 注意Accrued Receipts选NO 
Ps.2 执行 “ Receipt Period End ”和关 PO 期间后 ( PO 期间可暂时不关) ,直接进 GL作 Import 
2.1 Sourceurchasing Special group ID (Create Summary Journal 不勾选) 
2.2 产生 Expense Unvoucher , 并回转传票至次月. 

 

转自:http://hutianci.javaeye.com/blog/677941

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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